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Julio César
เข้าร่วมเมื่อ 12 มี.ค. 2015
Python + GithubCopilot = Wow
El objetivo del video es mostrar el funcionamiento de Github Copilot.
Copilot: copilot.github.com/
Repo: github.com/jcms2665/Github-Copilot
Copilot: copilot.github.com/
Repo: github.com/jcms2665/Github-Copilot
มุมมอง: 242
วีดีโอ
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Análisis de componentes principales en R
Y el resultado de esta muestra?
Como es que llama ese calvito
hola no entiendo la diferencia entre analisis multivariante y analisis multivariado? hay diferencias?
Es un excelente vídeo, la forma en que explicas con los gráficos es muy clara. Muchas gracias por mostrar como se interpreta la ecuación, muy pocos recursos educativos matemáticos hacen eso y es una gran ayuda.
Muchas gracias, me ayudó bastante ❤
Buenos dias desde Bolivia, no tienes algun video respecto a escalamiento multidimensional
excelente
¡Muchas gracias por compartir tu conocimiento, estimado JC! Entonces ¿las variables discretas no deben normalizarse (transformarse)? ¿porque?
GRACIAS
Muy bien video 👌🏻 gracias!
Gracias mi rey :3
Gracias por la claridad
Gracias por el video, excelente apoyo para mis clases con los estudiantes de Gerontología
no hay por donde mi estimado, siempre es un gusto poder visualizar sus videiños.
Hola, podrías compartir la base de datos para replicar el ejercicio. Gracias
En estadística, la regresión logística es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica en función de las variables independientes o predictoras. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo en función de otros factores.
¿de que manera se realizan las nuevas variables? es decir, existe una formula?
apenas me estoy dando un vuelta por tu canal y es excelente. Deberías hacer una serie de videos de cómo usar R. Gracias
fino
Haz más vídeos. Eres bueno
Tu trabajo es muy bueno. Muchas gracias :)
¿Me parece que, en alguna parte del procesamiento, se realizó Análisis Factorial o eso otra cuestión que no está incluido aquí?.
Como se relacionan estos resultados con los pacientes?
¡Excelente explicación JC! Saludos y gracias.
Excelente video, muchas gracias.
La tetracorica es para binarias. Para ordinales es la policorica.
GRACIASSSS POR VIDEO
Muy buenos videos y también el curso! Muchos saludos!
Podrías realizar un video sobre Análisis de Redundancia Canónica saludos desde🇪🇨🙋♂️
Explicas muy bien y en tiempo récord !
excelente muy didáctico
Explicas excelente 🧮👋🏼👍🏽
MUY BUENA EXPLICACIÓN!
Excelente canal, muy útil.
Increíble! muy bien explicado, muchas gracias!
Tremenda explicación! MUCHAS GRACIAS!
Gracias
No entendí nada :(
Excelente información y excelente animación
Tengo que exponer sobre esto y me sirvió muchísimo! Muchas gracias
Muy claro, gracias!
¿Se puede realizar este tipo de análisis para tres variables categoricas?
muchas gracias explicas muy bien😃
Me pareció muy interesante, pero me gustaría que explicaran las otras dos teorías de la transición demográfica. Muchas gracias por ese video…
Me ayudo mucho, gracias
Hola, muchas gracias por compartir tus conocimientos. Quería hacer una consulta con respecto a la interpretación, cuando se dice que disminuye en un 25% en la zona norte, quiere decir que el riesgo de asistir al museo disminuye en un 25% comparado con el riesgo de alguien que pertenece a la zona sur? muchas gracias por tu ayuda.
como en todos los años de matemática de la secundaria, no nos explicaron la funcionalidad de las ecuaciones factoriales y su graficación. Solo nos hacían calcular, trazar líneas y unirlos puntos, sin otra información, todo muy abstracto. Así si que no nos van a dar ganas de estudiar. Muy buen video, gracias!
Explica muy bien gracias 🙂
Un detalle. La clasificación de árboles que haces únicamente usa una variable, que es la que defines como "fruto", por lo tanto no es un análisis multivariante, sino univariante, ya que estás usando una única variable en esa clasificación. Otra cosa sería, por ejemplo, "árboles frutales que midan más de X metros", ahí ya estás jugando con dos variables.
La altura y tipo de hojas son variables también
Muy bueno, gracias